MATLAB计算机视觉实战+计算机视觉与深度学习实战+MATLAB与机器学习+人脸识别原理与实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 清华大学

ISBN：9787302491767

商品编码：28077351992

数字图像的处理与分析：理论基础与实践应用 在信息时代，图像作为一种直观、丰富的信息载体，其重要性日益凸显。从日常生活中的照片分享，到工业生产的质量检测，再到医疗影像的辅助诊断，数字图像技术无处不在，深刻地影响着我们的生活和工作。本书旨在系统性地介绍数字图像的处理与分析的核心理论，并结合丰富的实践案例，引导读者深入理解图像处理的底层逻辑，掌握关键技术，并能将其应用于实际问题之中。 第一部分：数字图像处理基础 本部分将从最基础的概念出发，为读者构建起数字图像处理的坚实理论框架。 图像的数字化表示： 我们将首先探讨图像是如何在计算机中被表示的。这包括像素的概念、灰度图像与彩色图像的模型（如RGB、HSV等），以及图像在内存中的存储格式。读者将了解到图像的本质是离散的像素网格，以及不同颜色模型如何影响图像的表示和后续处理。 图像增强技术： 图像增强旨在改善图像的视觉效果，使其更适合人眼观察或后续的分析处理。我们将详细讲解点运算，如灰度变换（对数变换、幂律变换、直方图均衡化等），通过调整像素值来改变图像的对比度和亮度，使其细节更加清晰。同时，也会介绍空域滤波技术，包括线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）用于平滑图像，去除噪声；非线性滤波（如中值滤波、双边滤波）则能有效去除椒盐噪声，同时保留图像边缘。 图像复原技术： 图像在采集、传输过程中可能发生各种失真，如模糊、噪声等。图像复原技术的目标是尽可能地恢复原始图像。我们将介绍退化模型，以及各种复原方法，如逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等，探讨如何根据不同的退化模型来选择合适的复原算法。 图像变换： 傅里叶变换是图像处理中极其重要的工具，它能将图像从空间域转换到频率域，揭示图像的频率特性。我们将讲解一维和二维傅里叶变换的原理，以及其在图像去噪、边缘检测等方面的应用。此外，还会介绍小波变换，其具有多分辨率分析的特点，在图像压缩、特征提取等方面展现出独特的优势。 色彩空间与色彩变换： 不同色彩空间具有不同的特性，适用于不同的应用场景。我们将深入探讨RGB、CMY、HSV、Lab等多种色彩空间的原理和相互转换方法，并讲解如何在这些色彩空间中进行颜色增强、色彩分割等操作。 第二部分：图像分析与特征提取 本部分将聚焦于如何从图像中提取有意义的信息，为更高级的应用奠定基础。 边缘检测： 边缘是图像中最基本也是最重要的局部特征之一，它反映了图像中亮度、颜色等发生显著变化的地方。我们将介绍多种经典的边缘检测算子，如Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Canny算子等，并分析它们的优缺点及适用场景。Canny算子作为一种最优边缘检测算子，将得到重点讲解，包括其多阶段的检测流程。 角点检测： 角点是图像中具有明显局部变化的区域，通常位于物体的拐角处，具有较强的鲁棒性，是许多图像识别和跟踪算法的基础。我们将讲解Harris角点检测算法的原理，以及Moravec角点检测算法等，探讨如何稳定地检测出图像中的角点。 线段检测： 直线和曲线是构成图像的重要几何元素。我们将介绍Hough变换及其变种，如何通过投票机制检测图像中的直线和圆等几何形状。 形状分析与描述： 提取图像中物体的形状信息对于识别和分类至关重要。我们将讲解轮廓提取、区域分割等技术，以及如何使用各种形状描述子（如Hu矩、傅里叶描述子、形状上下文等）来量化和描述物体的形状，从而实现形状匹配和识别。 纹理分析： 纹理是图像表面的一种统计特征，它能够反映物体的表面性质。我们将介绍多种纹理分析方法，包括统计纹理分析（如灰度共生矩阵GLCM、局部二值模式LBP）、频率域纹理分析（如Gabor滤波器）等，探讨如何量化和描述图像的纹理信息。 图像分割： 图像分割是将图像划分为若干个具有相似特征的区域的过程，是许多图像分析任务的预处理步骤。我们将介绍阈值分割（全局阈值、局部阈值、 Otsu方法）、区域生长法、分水岭算法、以及基于图论的分割方法等。 第三部分：高级图像处理与应用 在掌握了基础理论和分析技术后，本部分将深入探讨一些更高级的图像处理技术，并展示其在实际问题中的应用。 图像特征描述子： 为了实现更鲁棒的图像识别和匹配，我们需要能够描述图像局部特征的特征描述子。我们将详细介绍SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）等经典的局部特征描述子，分析它们的计算原理、不变性以及在图像配准、物体识别等领域的应用。 图像配准： 图像配准是指将不同时间、不同视角或不同传感器采集的同一场景的多幅图像对齐的过程。我们将讲解刚性变换、仿射变换、投影变换等几何变换模型，以及基于特征匹配和基于区域优化的配准算法。 图像检索： 图像检索是指根据输入的图像或文本描述，在大量的图像库中查找具有相似内容的图像。我们将探讨基于内容的图像检索（CBIR）的基本原理，包括特征提取、相似性度量和索引技术。 形态学图像处理： 形态学图像处理是基于图像中物体形状的数学形态学理论。我们将介绍腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作，并探讨它们在去噪、连接组件、提取骨架等方面的应用。 图像压缩： 随着图像数据量的不断增大，高效的图像压缩技术至关重要。我们将介绍无损压缩（如LZW、Huffman编码）和有损压缩（如JPEG标准中的DCT变换、量化、熵编码）的原理，以及不同压缩算法的优缺点。 三维视觉基础： 随着计算机视觉技术的发展，对三维场景的理解也越来越重要。我们将初步介绍立体视觉的基本概念，如双目立体视觉、深度估计的基本原理，以及如何从两幅图像中重建三维信息。 学习方法与实践指导： 本书在讲解理论知识的同时，非常注重实践能力的培养。每一章节都会结合具体的应用场景，引导读者思考如何将所学知识应用于解决实际问题。书中会提供清晰的算法流程图和伪代码，帮助读者理解算法的实现细节。此外，我们会建议读者利用开源的图像处理库（如OpenCV）进行编程实践，通过动手实现各种算法，加深对理论的理解，并锻炼解决实际问题的能力。 本书适合读者： 本书适合对数字图像处理与分析感兴趣的初学者，包括计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程等专业的学生；也适合从事图像处理、模式识别、计算机视觉等相关领域的研发人员和工程师，希望系统性地学习相关理论知识，并掌握实际应用技术。通过本书的学习，读者将能够独立地解决许多实际的图像处理与分析问题，并为进一步深入研究更复杂的计算机视觉问题打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

《MATLAB与机器学习》这本书，绝对是我在机器学习领域探索的宝贵财富。我一直想系统地学习机器学习，但面对浩瀚的理论和众多的算法，常常感到无从下手。这本书以MATLAB为载体，将机器学习的理论知识与实践操作完美结合，让学习过程变得更加直观和高效。书中详细讲解了监督学习、无监督学习、半监督学习等不同类型的机器学习方法，并对决策树、支持向量机（SVM）、K-means聚类等经典算法进行了深入剖析。更令人惊喜的是，它提供了大量可以直接运行的MATLAB代码，让我在理解算法原理的同时，能够亲手实现并验证。我通过这本书，不仅掌握了如何运用MATLAB进行数据预处理、特征工程、模型选择和评估，还学会了如何将这些技术应用到实际问题中，比如预测分析和模式识别。这本书的严谨性和实用性，让我对机器学习有了更扎实的掌握，也为我解决实际问题提供了有力的工具。

评分☆☆☆☆☆

《人脸识别原理与实战》这本书，让我对人脸识别这个既熟悉又充满神秘感的技术有了前所未有的深入了解。我一直对人脸识别的应用场景感到着迷，比如安防监控、身份验证等等，但对其背后的技术原理却知之甚少。这本书就像一位循循善诱的老师，从人脸识别的基本流程讲起，包括人脸检测、特征提取、特征比对等关键步骤，并详细阐述了各种算法的原理和优劣。我尤其欣赏它对不同特征提取方法的介绍，比如LBP、HOG以及基于深度学习的方法，让我了解了技术是如何不断演进和优化的。书中的实战部分更是精彩，它提供了使用MATLAB和Python等工具进行人脸识别系统开发的完整示例，让我能够动手实践，构建属于自己的人脸识别应用。通过这本书的学习，我对人脸识别的理解不再停留在表面，而是能够深入到其核心技术层面，并且掌握了将其应用于实际项目的方法。

评分☆☆☆☆☆

《计算机视觉与深度学习实战》这本书简直是为我量身定做的。我之前对深度学习在计算机视觉中的应用一直很感兴趣，但总是觉得理论太抽象，实践起来无从下手。这本书完美地解决了我的痛点。它将深度学习的核心概念，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，用非常生动的方式呈现在读者面前，并且重点在于实战。书中提供了大量基于TensorFlow和PyTorch的实际案例，涵盖了图像分类、目标检测、图像分割等多个重要应用方向。我尤其喜欢它对于模型训练、调参以及性能评估的详细讲解，这些都是决定模型好坏的关键环节。通过跟随书中的实践，我不仅学会了如何构建和训练深度学习模型，还对如何优化模型以达到更好的效果有了更深刻的理解。这本书让我切实感受到深度学习在计算机视觉领域带来的颠覆性力量，也为我未来在这个领域的发展指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

我一直对计算机视觉领域充满了好奇，最近入手了《MATLAB计算机视觉实战》，这本书真的给了我一个绝佳的入门体验。它不像一些理论书籍那样枯燥，而是从实际操作出发，一步步引导读者理解计算机视觉的基本概念和核心技术。书中的代码示例非常详尽，而且清晰易懂，即使是初学者也能跟着操作。我最喜欢的是它涵盖了图像处理的基础知识，比如滤波、边缘检测、特征提取等，这些都是后续学习更复杂算法的基石。而且，它还介绍了SIFT、SURF等经典的特征点匹配算法，并提供了MATLAB代码实现，这让我对如何让计算机“看懂”图像有了更直观的认识。通过这本书的学习，我不仅掌握了MATLAB在计算机视觉领域的应用技巧，还对图像识别、目标跟踪等应用有了初步的了解，为我后续深入研究打下了坚实的基础。最重要的是，它激起了我对计算机视觉更深层次的探索欲望，让我看到了这个领域广阔的可能性。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚开始接触计算机视觉相关的内容，看到市面上有很多不同方向的书籍，让我一度陷入选择困难。最终我选择了几本不同侧重点的书籍来系统学习，其中一本专注于MATLAB在计算机视觉中的基础应用，另一本则深入探讨了深度学习在这一领域的最新进展。这两本书我都觉得非常不错，前者教会了我如何使用MATLAB进行图像的预处理、特征提取和一些经典算法的实现，这为我打下了坚实的数学和编程基础。后者则让我对卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型有了初步的认识，并了解了它们在图像分类、目标检测等任务中的强大能力。通过阅读这两本书，我仿佛打开了一扇新世界的大门，看到了计算机如何“看懂”并理解我们所处的现实世界。虽然内容量很大，但我感觉这两本书的知识体系非常完整，能够让我逐步深入，从入门到精通。